上下文工程 (Context Engineering) 是随着大模型上下文窗口（Context Window）越来越大（从 4k 到 100万+ Token）而诞生的一门**"信息整理术"** 。
如果说 Prompt Engineering (提示工程) 是在教 AI "怎么做题"（给指令）；
那么 Context Engineering (上下文工程) 就是在帮 AI "准备考试资料"（给数据）。
它的核心目标是：在有限（或昂贵）的窗口内，喂给 AI 最相关、最准确、结构最清晰的信息，让 AI 回答得更好。
1.🗂️ 核心比喻：给 CEO 准备简报
把大模型想象成一个日理万机的 CEO（虽然聪明，但对你的具体业务一无所知）。
你就是那个秘书。
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没有上下文工程：
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你把公司过去 10 年的所有发票、邮件、会议记录（几万页纸）一股脑扔在 CEO 桌子上，说："老板，帮我查查去年 3 月亏了多少钱。"
- 结果：CEO 看不过来，或者看漏了，或者直接发火（报错/胡说八道）。
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有上下文工程：
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你先筛选出去年 3 月的财务报表，用荧光笔画出重点，整理成一页 A4 纸的简报，放在 CEO 桌子最显眼的地方。
- 结果：CEO 一眼就看到了答案，决策非常精准。
这就是上下文工程：清洗数据、筛选重点、排版整理。
2.⚔️ Context Engineering vs. Prompt Engineering
这两个词经常混用，但侧重点不同：
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| 维度 | Prompt Engineering (提示工程) | Context Engineering (上下文工程) |
| 关注点 | 指令 (Instructions) | 数据/背景 (Data/Background) |
| 核心问题 | 我该怎么问，AI 才能听懂？ | 我该给 AI 喂哪些资料，它才能答对？ |
| 关键动作 | 角色扮演、思维链 (CoT)、约束条件。 | 文档检索 (RAG)、信息排序、内容压缩。 |
| 典型场景 | 写文案、写代码、逻辑推理。 | 知识库问答、读长篇小说、分析财报。 |
3.🛠️ 上下文工程的三大核心技术
当你有 100 个文档想让 AI 读时，你不能随便塞进去，你需要用到以下技巧：
A. 检索与筛选 (Retrieval & Filtering)
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痛点：窗口再大也是要钱的，而且废话太多会干扰 AI。
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做法 ：只把和用户问题最相关 的那 5 个段落找出来（利用 Embedding 向量搜索），喂给 AI。少即是多。
B. 位置优化 (Ordering / Needle in a Haystack)
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痛点 ："中间丢失 (Lost in the Middle)" 现象。大模型往往记得住开头 和结尾 的信息，但容易忽略中间的信息。
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做法 ：把最重要的关键信息（Key Information），放在 Prompt 的最前面 或最后面，千万别埋在中间。
C. 信息压缩 (Compression)
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痛点：原文太长，Token 不够用。
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做法：先把长文档让 AI 总结成摘要（Summary），然后只把摘要喂给最终的对话模型。
4.🧩 为什么现在它这么重要？
以前窗口小（4k），你想塞东西也塞不进去，所以大家拼命研究 Prompt 技巧。
现在窗口大了（1M+），大家发现**"垃圾进，垃圾出 (Garbage In, Garbage Out)"** 的问题严重了。
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场景：基于私有数据构建智能客服。
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挑战：公司有 1 万个 PDF 文档。
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上下文工程的任务：
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把 PDF 拆解成小块。
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清洗掉乱码和页眉页脚。
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加上元数据（Metadata，比如"这是2024年的销售政策"）。
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当用户问"怎么退货"时，精准调取"退货政策"那一块，而不是把"招聘简章"也塞进去。
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总结
上下文工程 (Context Engineering) 是构建企业级 AI 应用（如 RAG 系统）的基本功。
它不再纠结于**"怎么说话"** ，而是专注于**"怎么喂料"**。
如果说 Prompt 是烹饪的厨艺 ，Context 就是食材的预处理。食材洗得越干净、切得越好，做出来的菜（AI 的回答）就越美味。